Команда специализируется на разработке решений для анализа данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Упор делается не только на применение state-of-the-art CV-решений и больших мультимодальных LLM, но и моделей, которые могут быть эффективно использованы на edge-устройствах. Наши проекты включают работу с ДЗЗ для задач экологии, урбанистики, безопасности, автономной навигации.
Обязанности
- Анализ требований на разработку моделей и выработка плана решения
- Разработка моделей компьютерного зрения для обработки данных ДЗЗ (спутниковые снимки, инфракрасная съемка, мультиспектральные данные, ортофотопланы, геопривязанные видео, геопривязанные фото). Задачи: локализация, детекция, семантическая сегментация, детекция изменений, регистрация изображений
- Оптимизация моделей для промышленного использования и использования на edge-устройствах
- Взаимодействие с командой RUN для передачи алгоритмов в production
- Документирование экспериментов, результатов и процессов (MLflow, Tensorboard).
Требования
- Опыт работы в Data Science / CV — от 3 лет
- Хорошие инженерные навыки, понимание общего процесса ИТ-разработки и DevOps процессов
- Хорошее понимание основ классического компьютерного зрения: модель камеры, матрицы гоммографии, ключевые точки и SFM-реконструкция, фильтры и морфология, PnP и др
- Глубокое знание Python и стеков для ML/CV: OpenCV, PyTorch
- Знание и понимание основных архитектур моделей для решения CV задач
- Опыт работы с алгоритмами локализации (SLAM, Kalman Filter, Particle Filter, PGO и др.) и алгоритмами регистрации изображений (SIFT, SuperGlue, SuperPoint, Roma, MINIMA-вариации)
- Опыт работы с робототехническими данными ROS/ROS2, работа с сенсорами (лидары, IMU, GPS)
- Умение читать научные статьи (в основном на английском) и быстро тестировать новые подходы
Будет плюсом:
- Публикации или выступления на конференциях (по задачам робототехники, компьютерного зрения или локализации)
- Знание и понимание методов sensor fusion
- Работал ранее с симуляторами (airsim, flightmare, CARLA, Isaac Sim)
- Навыки работы с геоинформационными системами (GIS): QGIS.
Условия
- Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
- Гибридный формат работы
- Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
- Программа адаптации и помощь руководителя на старте
- Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
- Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
- Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
- Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
